周集中/郭雪等在《自然-气候变化》发文揭示气候变暖影响土壤碳库的降水依赖机制

美国俄克拉荷马大学周集中教授，联合中国科学院生态环境研究中心、清华大学、北京大学、中南大学、美国夏威夷大学等国内外多家单位的相关学者，在气候变暖影响土壤碳库的降水依赖机制研究方面取得重要进展。

北京时间2026年3月13日，研究成果以“Drought amplifies warming-induced soil carbon loss in a decade-long experiment”为题在线发表于Nature Climate Change。

中国科学院生态环境研究中心郭雪研究员、美国俄克拉荷马大学杨植峰博士和简思扬博士为论文共同第一作者，俄克拉荷马大学周集中教授为通讯作者。

土壤储存的有机碳总量是大气碳库的三倍以上，其微小变化都会对大气CO2浓度和全球气候产生深刻影响。气候变暖是否以及如何导致土壤碳损失，是当前气候变化研究中一个核心但存在巨大争议的科学问题。以往的研究结果常出现矛盾的结论，部分原因在于多数研究依赖于短期实验的瞬时数据，未能捕捉升温情境下土壤碳的长期动态，尤其是当变暖与干旱、湿润等降水变化及土地利用变化同时发生时。然而，目前我们对这些因子如何交互影响土壤碳，特别是其背后的生物学机制，仍所知甚少。

为解开这一谜团，研究团队自2009年起，在美国中部大平原的高草草原生态系统建立了一项长期、多因子气候变化控制实验。实验设置了升温（+3℃）、三种降水水平（减雨50%模拟干旱、自然降水、增雨100%模拟湿润）以及模拟割草（刈割）等共12种处理组合。为全面解析干旱或湿润条件下气候变暖引起的土壤碳变化及其潜在生物学机制，团队开展了长期、多维度的生态监测，持续测定土壤二氧化碳通量，系统调查地上植物多样性和生产力，并直接测量了552个年度土壤样品的碳含量及微生物群落组成与功能结构。经过十余年深入研究，团队发现气候变暖对土壤碳库的影响强烈依赖于降水条件，其关键在于土壤微生物群落与功能的变化。

结果发现

1. 变暖对土壤碳库的影响具有降水依赖性

温度和降水的同步变化会对生态系统功能产生复杂的交互效应，从而改变土壤碳储量。通过对连续12年收集的552份土壤样品进行分析，本研究表明，变暖对土壤碳的影响强烈依赖于降水条件。在干旱条件下，变暖导致土壤碳含量显著下降12.2%；而在湿润条件下，变暖反而使土壤碳含量增加了6.7%。进一步的土壤碳组分分析表明，在干旱条件下，变暖导致的碳损失主要源于矿物结合态有机碳的显著下降（降幅达25.5%），这挑战了“矿物结合态有机碳稳定性高、不易受气候扰动”的传统认知。

图1 系统解析变暖与降水变化对土壤碳库交互影响的方法示意图

2. 气候变暖与降水变化导致的土壤碳动态主要由地下微生物过程驱动

过去二十年间，关于地上和地下生物过程对气候变暖、降水变化及其交互作用的反馈机制一直存在激烈争论。通过整合宏基因组学与功能分析，本研究证明，气候变暖和降水变化引起的土壤碳变化主要由地下微生物过程驱动。在干旱条件下，变暖显著降低了土壤微生物生物量，并提高了微生物代谢熵—这意味着微生物每单位生物量呼吸释放出更多的CO2，碳利用效率降低，导致更多碳以CO2形式损失。而在湿润条件下，变暖则降低了微生物代谢熵，碳被更高效地保留在土壤生态系统中。这些变化与微生物群落，特别是碳降解基因密切相关。在干旱条件下，变暖刺激了超过50%的碳降解基因的丰度，与氮、磷循环相关的功能基因也更活跃。这些变化共同驱动了干旱条件下土壤碳，特别是矿物结合态有机碳的加速分解。

图2 不同降水条件下变暖对土壤碳及关键生物功能的影响

图3 土壤微生物群落对土壤碳的调控反馈机制

3. 纳入微生物过程参数可显著提高过程机制模型的预测能力

为了从实验观测上升到理论预测，研究团队将上述微生物过程参数（如微生物代谢熵、功能基因信息）整合到微生物过程机制模型（MEND模型）中。校准后的模型能够准确再现12年观测到的土壤碳动态，其参数不确定性平均降低了58%，对土壤碳和呼吸的模拟偏差减少了17%-68%。利用该模型对未来不同增温幅度进行模拟预测，结果与实验观测高度一致；然而，若模型中不考虑这些微生物过程参数的变化，则完全无法捕捉到这种依赖于降水的变暖响应模式。

图4 过程机制模型对土壤碳及微生物过程的模拟

相关论文信息：

https://doi.org/10.1038/s41558-026-02584-2

编辑 | 张可

排版 | 夏天

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